論文の概要: Probing the Limits and Capabilities of Diffusion Models for the Anatomic
Editing of Digital Twins
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00247v1
- Date: Sat, 30 Dec 2023 14:21:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-03 18:20:50.229097
- Title: Probing the Limits and Capabilities of Diffusion Models for the Anatomic
Editing of Digital Twins
- Title（参考訳）: デジタル双生児の解剖学的編集における拡散モデルの限界と能力
- Authors: Karim Kadry, Shreya Gupta, Farhad R. Nezami, Elazer R. Edelman
- Abstract要約: 本稿では,デジタル双生児の解剖学的変異を編集する潜在拡散モデルの能力について検討する。
我々は特にデジタル双生児を編集し、異なる空間スケールおよび局所領域で解剖学的変異を導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9628617363701458
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Numerical simulations can model the physical processes that govern
cardiovascular device deployment. When such simulations incorporate digital
twins; computational models of patient-specific anatomy, they can expedite and
de-risk the device design process. Nonetheless, the exclusive use of
patient-specific data constrains the anatomic variability which can be
precisely or fully explored. In this study, we investigate the capacity of
Latent Diffusion Models (LDMs) to edit digital twins to create anatomic
variants, which we term digital siblings. Digital twins and their corresponding
siblings can serve as the basis for comparative simulations, enabling the study
of how subtle anatomic variations impact the simulated deployment of
cardiovascular devices, as well as the augmentation of virtual cohorts for
device assessment. However, while diffusion models have been characterized in
their ability to edit natural images, their capacity to anatomically edit
digital twins has yet to be studied. Using a case example centered on 3D
digital twins of cardiac anatomy, we implement various methods for generating
digital siblings and characterize them through morphological and topological
analyses. We specifically edit digital twins to introduce anatomic variation at
different spatial scales and within localized regions, demonstrating the
existence of bias towards common anatomic features. We further show that such
anatomic bias can be leveraged for virtual cohort augmentation through
selective editing, partially alleviating issues related to dataset imbalance
and lack of diversity. Our experimental framework thus delineates the limits
and capabilities of using latent diffusion models in synthesizing anatomic
variation for in silico trials.
- Abstract（参考訳）: 数値シミュレーションは、心臓血管装置の展開を制御する物理過程をモデル化することができる。
このようなシミュレーションには、患者固有の解剖学の計算モデルであるデジタルツインが組み込まれている。
それでも、患者固有のデータの排他的使用は、正確にまたは完全に探索できる解剖学的変動を制限している。
本研究では,デジタル双生児を編集して解剖学的変異体を作成する潜在拡散モデル(ldms)の能力について検討した。
デジタル双生児とその兄弟姉妹は、比較シミュレーションの基礎となり、心臓血管装置のシミュレーション配備に微妙な解剖学的変化がどのように影響するか、そしてデバイスアセスメントのための仮想コホートを増強するかを研究することができる。
しかし、拡散モデルは自然画像の編集能力に特徴付けられるが、デジタル双生児の解剖学的編集能力はまだ研究されていない。
心臓解剖学の3次元デジタル双生児を事例として, 形態学的およびトポロジカルな解析により, デジタル兄弟姉妹の生成と特徴付けを行う。
我々は特にデジタル双生児を編集し、異なる空間スケールおよび局所領域における解剖学的変化を導入し、共通の解剖学的特徴に対するバイアスの存在を実証した。
さらに,このような解剖学的バイアスを選択的編集による仮想コホート拡張に活用し,データセットの不均衡や多様性の欠如に関する問題を部分的に軽減できることを示した。
実験フレームワークは,シリコ実験における原子変動合成における潜在拡散モデルの使用限界と能力を明らかにする。
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